arXiv:2611.08781v1 Announce Type: new Abstract: AI agents can pass checks on individual tasks while retaining memory or code changes that alter their later behavior. We introduce a control-theoretic framework that couples a fast loop controlling proposed actions with a slow loop reviewing persistent changes and reassessing configurations after model or tool updates. When measurement errors and changes between checks are bounded and controllers can enforce their decisions, we derive a deployment-level bound and a rule for dividing review effort. In simulation, dividing a fixed review budget bet
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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人工核验：尚无核验记录
